基于遗传RBF神经网络的无线传感器网络流量预测方法

基于遗传RBF神经网络的无线传感器网络流量预测方法杨治秋
【期刊名称】《哈尔滨师范大学自然科学学报》
【年(卷),期】2013(029)001
【摘要】提出了基于遗传RBF神经网络的无线传感器网络流量预测方法.在这里,RBF神经网络有6个输入节点,8个隐藏节点和1个输出节点.RBF神经网络的训练参数对RBF神经网络的预测能力有一定的影响,应该选择一个优化的方法来选择合适的参数.实验结果表明,无线传感器网络流量的预测结果优于RBF神经网络和BP神经网络.
【总页数】3页(P53-55)
【作者】杨治秋
【作者单位】牡丹江师范学院
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于混合递阶遗传算法优化RBF神经网络的BOD5软测量方法 [J], 王树东;葛珉昊;陈明明
2.基于RBF神经网络和遗传算法的MPPT方法 [J], 陈小华;李志华
3.一种基于遗传算法的RBF神经网络优化方法 [J], 赵志刚;单晓虹
4.基于遗传算法和梯度下降的RBF神经网络组合训练方法 [J], 姜鹏飞;蔡之华
5.基于微种群遗传算法和RBF神经网络的散乱数据重建方法 [J], 郭丽霞;康宝生因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。